| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
研究計画書のとおり、研究項目１の「人間との交渉で試行錯誤なしのマルチエージェント強化学習手法の開発」については、2023年度から研究を開始し、強化学習に基づいた合意形成を支援するファシリテーションエージェントを開発した。多数の人による複数ラウンドにわたる議論のシミュレーションにより、合意形成に至ることを確認し、その成果は人工知能国際会議PRICAI2023 (CORE B)に採択された[1]。さらに、当初の計画になかった、多様な意見から合意案を自動的に生成できるような大規模言語モデルの開発も実現できて、その成果もPRICAI2023に採択された[２]。今後さらに大規模言語モデルを合意形成に取り入れることを促進させていく予定であり、当初の計画以上に進展している。
[1] Shiyao Ding and Takayuki Ito, A Deep Reinforcement Learning Based Facilitation Agent for Consensus Building among Multi-Round Discussions, The 20th Pacific International Conference on Artificial Intelligence (PRICAI 2023), November 17-19, 2023, Jakarta, Indonesia. (CORE B)
[2] Shiyao Ding and Takayuki Ito, Self-Agreement: A Framework for Fine-tuning Language Models to Find Agreement among Diverse Opinions, The 20th Pacific International Conference on Artificial Intelligence (PRICAI 2023), November 17-19, 2023, Jakarta, Indonesia. (CORE B)
[3] Shiyao Ding and Takayuki Ito ,Pattern-Based Meta Graph Neural Networks for Argument Classifications.IEICE Transaction on Information and Systems, vol.E107-D, No. 4, pp.451-458, 2023.
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